10 Meilleurs Cours de Problème D’Optimisation en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Problème D’Optimisation et à obtenir votre  certificat de Problème D’Optimisation.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Problème D’Optimisation  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Problème D’Optimisation en Ligne

1. Pyomo Bootcamp: Python Optimization from Beginner to Advance par Optimization Team Cours Udemy Notre meilleur choix

“Guide for building optimization probelm (operation research) in Pyomo Jupyter and solve it using CPLEX, Gurobi and IPOPT”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 65728+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 612+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Pyomo Elements
30+ Solved Projects
Some variants of previously solved examples
Extra lectures

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2. Optimization Using Pattern Search Method: MATLAB Programming par Karthik K Cours Udemy

A Quick Way to Learn and Solve Optimization Problems in MATLAB. A Course for Beginners.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 19977+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 138+ avis.

Contenu du cours
Introduction to Optimization
Objective or Fitness Functions
Direct/Pattern Search with MATLAB

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3. Complete guide to Modern Mathematical Optimization in GAMS par Optimization Team Cours Udemy

From Zero to Hero

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 14310+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 199+ avis.

Contenu du cours
Pre-Class note (Read before you start)
Introduction
Solved Problems in GAMS

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4. Optimization problems and algorithms par Seyedali Mirjalili Cours Udemy

“How to understand, formulate, and tackle the difficulties of optimization problems using heursitic algorithms in Matlab”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 5854+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1268+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Optimization problems
Optimization of problems with one objective
Particle Swarm Optimization (PSO)
Optimization of problems with constraints
Optimization of problems with discrete variables
Optimization of problems with multiple objectives
Optimization of problems with uncertainties
Bonus videos (FAQ)
Thank You

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5. Mathematical Optimization with GAMS and Pyomo (Python) par “Hossein Shahandeh, Sanjula Kammammettu” Cours Udemy

Learn how to mathematically formulate 16 business problems and find their optimal solutions with GAMS and Pyomo (Python)

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4489+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 179+ avis.

Contenu du cours
Course introduction
Installation and setting up
Introduction to mathematical optimization
Introduction to linear programming (LP) using GAMS and Pyomo
Introduction to nonlinear programming (NLP) using GAMS and Pyomo
Introduction to mixed-integer linear programming (MILP) using GAMS and Pyomo
Introduction to mixed-integer nonlinear programming (MINLP) using GAMS and Pyomo
Wrap up

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6. Optimization with Python: Solve Operations Research Problems par Rafael Silva Pinto Cours Udemy

“Solve optimization problems with CPLEX, Gurobi, Pyomo… using linear programming, nonlinear, evolutionary algorithms…”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 4264+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 628+ avis.

Contenu du cours
Introduction to the course
Installing Python
Starting with Python
Introduction to mathematical modelling
Linear Programming (LP)
Working with Pyomo
Mixed-Integer Linear Programming (MILP)
Nonlinear Programming (NLP)
Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP)
Genetic Algorithm and Particle Swarm
Constraint Programming (CP)
Special Cases
Advanced Features for Pyomo
More exercises and modeling
Conclusion

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7. Multi-objective Optimization Problems and Algorithms par Seyedali Mirjalili Cours Udemy

How to handle multiple objectives using a wide range of optimization algorithms

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2668+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 435+ avis.

Contenu du cours
Part 1: Introduction
Part 2: Multi-objective Optimization Problems
Part 3: Preliminaries and Essential Definitions in Multi-objective Optimization
Part 4: Multi-objective Algorithms
Bonus Video

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8. Combinatorial Problems and Ant Colony Optimization Algorithm par Seyedali Mirjalili Cours Udemy

“Let’s learn Artificial Intelligence search methods: optimization, exact algorithms, heuristics, and metaheuristics”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2181+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 373+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Combinatorial Optimization Problems
Combinatorial Optimization Algorithms
Ant Colony Optimization
Bonus Vidoes

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9. Optimizing Travelling Salesman and Vehicle Routing Problems par Curiosity for Data Science Cours Udemy

Learn optimization through Simulated Annealing and Tabu Search and solve the TSP and VRP problems with constraints!

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1089+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 243+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Simulated Annealing
Tabu Search
Constraint Handling
Travelling Salesman Problem
Vehicle Routing Problem
BONUS OFFER!!

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10. Optimal Sizing of Hybrid Renewable Energy Systems with Homer par Navid Shirzadi Cours Udemy

“Learn about Integration of Renewable Energy Systems, Wind Turbines, Solar PV Panels, Economic Analysis and Microgrid”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 591+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 92+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Downloading and Installation of the Homer Software
Explaining the Interface of Homer Software
Introduction to integration of renewable energy systems
Creating Standalone Microgrid Model
Analyzing the Results
Improving the Results of the Model
Designing an Urban Microgrid
Sensitivity Analysis
Bonus

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Problème D’Optimisation

Combien de temps faut-il pour apprendre Problème D’Optimisation?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Problème D’Optimisation » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Problème D’Optimisation ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Problème D’Optimisation ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Problème D’Optimisation.

Est-ce que Problème D’Optimisation est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Problème D’Optimisation n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Problème D’Optimisation en un rien de temps !

Comment apprendre Problème D’Optimisation rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Problème D’Optimisation est de suivre d’abord ce cours de Problème D’Optimisation puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Problème D’Optimisation?

Si vous voulez explorer et apprendre Problème D’Optimisation, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Problème D’Optimisation. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Problème D’Optimisation en un rien de temps !